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2024-05-21 talkingdev

论文:LeMeViT利用可学习的元Token实现快速视觉变换器

最近,一种名为LeMeViT的新方法用于降低视觉变换器中的计算成本,其核心策略是使用可学习的元令牌。这些令牌能够有效地捕获关键信息,从而提高推理速度。视觉变换器在计算机视觉领域有着广泛的应用,然而其计算成本...

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2024-05-16 talkingdev

改进扰动注意力模型PAG:提升扩散模型的图像质量

扰动注意力指引(PAG)是一种提升扩散模型生成图像质量的新方法,无需额外的训练或外部模块。通过创新地操作模型内部的自我关注机制,PAG显著提高了无条件样本和条件样本的结构和保真度。扩散模型一直以来都是生成对...

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2024-05-15 talkingdev

图像去雨技术的新突破——ESDNet神经网络模型

ESDNet是一个专为图像去雨任务设计的脉冲神经网络(SNN)。这个神经网络模型首次将雨像素的独特属性用于增强脉冲信号强度。其设计理念是利用雨滴的像素值的特性,通过特定的神经网络结构和算法,实现对图像中的雨滴...

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2024-05-10 talkingdev

Symbolica:一款强大的计算机代数系统

Symbolica是一款计算机代数系统。它可以匹配复杂的数学模式并处理庞大的表达式。Symbolica具有最先进的多项式算术和表达式优化,还具有数值积分框架和Python、Rust和C++的API。现在提供在线演示。

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2024-05-09 talkingdev

人工智能攀岩教练:根据身体状况可可视化攀爬任意路线

近日,一家名为Klimb的初创公司推出了一款名为“Klimb AI”的攀岩教练软件,可以根据用户的身体状况和技能水平,为其呈现出可视化的攀岩路线。据悉,该软件使用计算机视觉技术,分析攀岩者的身体姿势和动作,以及攀爬...

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2024-05-06 talkingdev

深度教程:通过视频进行交通密度分析

本深度教程将指导您如何构建一个可以报告车辆交通密度的系统。该系统使用现代计算机视觉技术来对一段时间内的车辆进行计数。通过这种方法,我们可以更准确地了解到车流量的情况,从而为城市规划、交通管理等提供有力...

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2024-05-04 talkingdev

哈佛大学:通信的数学理论[pdf]

《通信的数学理论》是一篇由克劳德·香农发表于1948年的论文,这篇论文奠定了现代通信的数学基础,被誉为通信领域的里程碑之一。论文中提到了很多后来变得非常重要的概念,例如信息熵、信源编码和信道编码等。这些概...

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2024-05-03 talkingdev

使用对抗调优技术进行图像分割:Meta AI推出ASAM模型

Meta AI最新推出的Segment Anything Model(简称SAM)是计算机视觉领域的一个重要的基础模型,该模型在图像分割方面表现出色,但在某些特定领域中却显得力不从心。为了解决这个问题,Meta AI推出了一项新的项目,即A...

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